面对每天新增1000万数据的情况，您需要一个能够处理高吞吐量写入、提供良好的读取性能，并且具备可扩展性的解决方案。以下是几种可以考虑的现成技术：
### 1. 分布式数据库
- **Cassandra**：Apache Cassandra 是一个高度可扩展的NoSQL数据库，特别适合处理大量写入操作。它提供了线性可扩展性和高可用性。
- **HBase**：基于Hadoop HDFS的分布式列存储系统，适用于实时读写大数据集。
### 2. 时间序列数据库
如果您的数据是时间序列数据（如日志、传感器数据等），可以使用专门的时间序列数据库：
- **InfluxDB**：专为时间序列数据设计的开源数据库，支持快速写入和高效查询。
- **TimescaleDB**：基于PostgreSQL的关系型时间序列数据库，结合了关系型数据库的功能和时间序列数据的特点。
### 3. 搜索引擎与分析平台
如果您还需要对数据进行复杂的搜索或分析，可以考虑：
- **Elasticsearch**：一个分布式的全文搜索引擎，也常用于日志分析和监控。
- **ClickHouse**：一种面向联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统，非常适合实时数据分析。
### 4. 云数据库服务
利用云服务商提供的托管数据库服务，这些服务通常具有自动扩展功能，并能减轻运维负担：
- **Amazon DynamoDB**：AWS 提供的全托管 NoSQL 数据库服务，支持键值和文档数据模型。
- **Google Cloud Bigtable**：谷歌提供的可扩展的 NoSQL 数据库，设计用于处理大规模数据集。
- **Azure Cosmos DB**：微软的全球分布式多模型数据库服务，支持多种数据模型（包括文档、键值、宽列和图）。
### 5. 数据仓库
对于复杂的数据分析需求，可以考虑构建数据仓库：
- **Amazon Redshift**：AWS 的数据仓库服务，支持PB级的数据存储和分析。
- **Snowflake**：云端数据仓库，支持即时弹性伸缩，无需管理硬件或软件。
### 6. 数据湖
如果您的数据种类繁多，且包含结构化和非结构化数据，可以构建数据湖：
- **AWS S3 + AWS Glue/Athena**：使用S3作为存储层，Glue进行ETL处理，Athena进行交互式查询。
- **Azure Data Lake Storage (ADLS)**：配合 Azure Databricks 或 Azure Synapse Analytics 进行数据处理和分析。
选择具体的技术时，请根据您的实际业务需求、数据特点以及预算来决定最适合的方案。此外，确保在设计阶段就考虑到未来的扩展性，以应对可能增长的数据量。